情報漏洩のニュースが相次ぐ中、攻撃側だけでなく守る組織側もAI活用の重要性をよく耳にします。その中で気になったのが既存の予算体系に対してどのくらいの費用を立てればよいのかということが疑問に浮かびました。
人材確保や人材育成、個人としての自己研鑽の重要性もありますが、人間が使用することで消費するトークンの上限という課題があるということをチームみらい投手の安野氏が話しておられたのを拝見して興味をもちました。安野氏Ｕｂｅｒ社の事例を挙げて人件費の５％を１つの基準として見る例を挙げておられました。企業が行う業務ごとに変動はするもののどうやってはかればよいかという疑問を生成ＡＩとの壁打ちを通して考えました。
試算モデルの設計から、社内で使える計算ツール、部署間の共有、セキュリティの担保まで、取り組みの全体を紹介します。
安野氏は、これから企業は「トークンの壁」に当たってくると話していました。AIの利用量が大きく増えるなか、AIを従来のシステム費の延長で捉えると費用の性質を見誤る。人件費とシステム予算の中間に、適切な予算枠を持つべきだという提言です。その壁に備えるには、まず自社にとっての適正な予算を探る必要があると考えました。自分でも考えてみようと、生成AIに「職種別に、人件費の何％をAI予算にすべきか」を試算させました。もっともらしく見えましたが、確かめると問題が見つかりました。
・計算式の論理がずれていた：AIの費用は「使った量」で決まるのに、「削減できる時間」から費用を出していた。
・結論ありきだった：計算結果は0.6%なのに、根拠のない調整係数で2〜3%に引き上げていた。
・出典が確認できなかった：AIが動画の発言や海外企業の事例として示した職種別の数字は、一次資料で裏づけが取れなかった。
AIの答えをそのまま使わず、検証してから使う。これが今回の取り組みの軸です。
根拠を積み上げ直す 試算の土台を、確かめられる情報だけで組み直しました。
・AIの料金：Anthropic（Claude）の公式料金表と料金ページ
・給与水準：厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」（産業別・企業規模別）
・企業の運用事例：トークン費用を部門の損益で管理する国内企業の取り組み（報道） 計算式は「費用」と「効果」に分けました。費用は利用回数×トークン量×単価、効果は削減時間×時間あたり人件費で出し、最後にROIと人件費比で比べます。 わかったのは、チャット中心の使い方ならトークン代は月100〜1,000円程度で、人件費の1%前後に収まるということです。予算を左右するのは職種よりも使い方で、費用が数％に達するのは、AIに長時間の作業を任せる開発などの使い方でした。 途中で、自分の計算の誤りにも気づきました。料金の月払いと年払いが混在していたため、基準をそろえて全体を計算し直しました。
空企業12社で検証 東証の業種を6つの類型に分け、大企業と中小企業それぞれの架空企業を設定しました。厚労省の統計から平均年間給与を推計し、職種構成と組み合わせて試算しています。
・人件費比は0.6〜3.3%。IT型が最も高く、建設などの現場・店舗型が最も低い。
・同じ類型なら中小企業のほうが比率がやや高い。席の料金は規模に関係なく同じで、給与水準が低いため。
・金融は給与水準が高いため、人件費比は約1%まで下がる。
数字だけで終わらせない 試算に入らない論点も整理しました。
・オープンモデルを使えば、データを自社の管理下のサーバーで扱える。動画でも「AI主権」の観点からこの点の重要性が語られていた。一方で、トークン代の代わりに設備費と運用体制の費用がかかり、安全対策も自社で担うことになる。
・効果を決めるのは利用者のリテラシー。ただし個人の努力に頼らず、利用ルールや確認の仕組みとセットで考える。
誰でも使える形にする 最後に、自社の情報を入れるだけで見積もりの下書きができる計算ツールを作りました。
・人数と給与を入れると、年間のAI利用料、人件費比、ROI、経費計上の下書きが出る。
・すべての数字に「公式価格」「公的統計」「入力値」「仮置き」の区分と計算式を表示し、結果に至る根拠をたどれる。
・入力した数字はブラウザの中だけで計算し、送信も保存もしない。通信を禁止する設定が効いているかを、開いた時点で自動で確かめる。
・経理・情報システム・経営企画・人事の確認項目を用意し、結果を暗号化した共有コードで部署間を回せる。
・情報システム部門向けに、全社の初期値をそろえる社内設定と、ブラウザ拡張機能を管理する設定例をまとめた配布ガイドを用意した。
セキュリティを最初から前提にしたのも、動画の指摘を受けてのことです。攻撃する側がAIを使う時代には、守る側もAIを使い、年1回の点検ではなく継続的に守る体制が必要になる。予算を試算するツール自体が情報漏洩の入口になっては意味がないため、入力した情報を外に出さない作りにしました。
ツールはどなたでも試せます。コードも公開しているので、入力した情報を外に送らないことを、誰でもコードで確かめられます。
・試算ツール：https://katsu1060.github.io/ai-token-budget-calculator/
・コード（GitHub）：https://github.com/KATSU1060/ai-token-budget-calculator
設計と検証は私が担い、調査とプログラムの作成は生成AI（Claude）と分担しました。AIに任せる部分と、人が判断する部分を分けることも、今回試したかったことの1つです。
この取り組みで大切にしたこと
・問いを立てる：もっともらしい数字ほど、どこから来たのかを確かめる。
・一次情報で裏づける：公式料金表と公的統計を使い、仮置きの数字は仮置きと明示する。
・使う人の立場で設計する：経理、情報システム、経営層など、立場ごとに確認したいことは違う。
※数値は2026年10月時点の公開情報と仮置きの前提にもとづく試算です。架空企業は実在の企業とは関係ありません。勘定科目や税務の扱いは、各社の経理担当・税理士にご確認ください。 参考動画：【情報漏洩は「まだ序の口」】「AI対AI」の迎撃体制に移行せよ／企業がすべきAI対策／政府のAI対策 フランスとの違い／中国製AIモデルの選択肢は？／チームみらい・安野貴博【PIVOT TECH】（PIVOT 公式チャンネル、2026年10月9日公開） https://youtu.be/kx7eZDf2UNU
📷写真は神戸市にあります神戸空港の屋上展望デッキから
